你有沒有遇過這種狀況：一開始 AI 很聰明，聊到後面卻開始忘東忘西。
前面明明講過的需求，它突然忘了；你已經說過不要那樣寫，它又改回去；甚至你只是叫它修一個小地方，它開始重寫整份文件。
很多人這時候會覺得：「是不是 AI 變笨了？😅」
其實不一定。
有可能是你的「對話」太滿了。
在我最新的 Claude Code vs Codex 桌面版教學影片裡，特別花了一段時間講這件事。
因為只要你開始把 AI Agent 當成真正的工作助理，Context Window 和 Compact 就會變成你每天會碰到的問題。
這篇我會用白話說明這 3 件事：
你可以把 Context Window 想成 AI 這一輪工作時的「桌面空間」。
你跟它說過的話、它自己回覆過的內容、它讀過的檔案、它跑過的工具結果，全部都會不斷地堆在這張桌面上。
桌面夠大，它就能同時攤開很多資料工作。桌面快滿了，它就會開始卡、亂，開始忘記前面哪張紙放在哪裡？
而這張桌面的容量，通常用 Token 計算。
Token 是 AI 讀文字時的最小單位，我們通常使用中文對話，粗略計算是：1 個中文字，會接近 1-2 個 Token，看模型和內容而定。
如果你在同一個對話裡，先聊選題、再寫大綱、再寫草稿、再改標題、再叫它查資料、再叫它修圖、再叫它推 WordPress，這個對話很快就會變得很肥，再大的桌面都會滿出來。
接下來就是你會遇到的：AI 開始失憶、忘東忘西。
我常用一個生活比喻：你叫一個助理幫你做事，但你把所有文件、便條紙、會議記錄、草稿、截圖都丟在同一張桌上。
剛開始桌面很乾淨，要找東西一目了然，馬上就知道在哪裡。五小時後，桌上堆滿資料。
你問他：「剛剛那個版本呢？」他可能還找得到，但速度變慢。
你說：「那照我們一開始說的原則做」，他可能開始混淆，一開始？哪個原則？
人類會記憶過載，AI 也會。
跟 AI 越聊越笨，常見的三個原因：
你前面講過很多事情，但後面又加入很多新資訊。AI 雖然還讀得到，但「重要性」會被稀釋。
尤其如果一直來回修稿，早期、後期、被你否定過的版本都還在上下文裡，AI 有時候就會把舊版本撿回來，誤以為是你想要的。
你沒有給明確路徑，只說「幫我找那個檔案」。
AI 就會在你的資料夾裡到處找，過程中讀取了很多並不需要的內容，這些內容都會佔用 Context。
所以我在影片裡有提一個小技巧：如果你知道檔案在哪裡，直接拖拉給它，或貼完整絕對路徑。不要讓它浪費額度去猜。
這是我覺得最常見，也最容易改善的問題。
規劃通常很耗上下文。你會討論方向 → 列選項 → 比較方案 → 推翻重來 → 再定案。
如果規劃對話已經很長，你又直接叫它開始動手，AI 就要背著一大包歷史脈絡去做事。它會比較慢，也比較容易被前面的雜訊干擾。
更好的做法是：規劃完，請它整理成一份明確文件。然後開新對話，請新的 AI 讀那份文件執行。
Compact 可以理解成「把目前對話整理成濃縮版」。
在 Claude Code 裡輸入 /compact；Codex 裡一樣叫做 /compact，若你使用桌面版中文介面，則需要輸入 /精簡。
輸入後，就會幫你把前面冗長的對話，整理成摘要，釋放出一部分 Context Window。
聽起來很棒，但壓縮一定有取捨。
就像你把一本書濃縮成一頁筆記，重點會留下，但細節可能消失。有時候那些被消失的細節，剛好是你後面工作需要的！
我自己的習慣是：不要等 AI 自動壓縮。我會建議大概 80% 左右，就手動 Compact。
如果等到 100% 滿了才被迫壓縮，常常剛好卡在任務一半，AI 被迫整理上下文，漏東漏西的機率會比較高。
留一點餘裕，讓它在你還能控制局面的時候整理，而不是爆掉之後才急救。
在 Claude Code 桌面版裡，通常可以在對話右下角看到模型、Context Window 和額度使用狀況。
Codex 桌面版，額度則是藏在左下角的設定裡面，點擊後，你可以點「剩餘用量」，看 5 小時和一週的使用狀況。
你不用每分鐘盯著看，但如果你常常做到一半被限額，或常常覺得它越聊越笨，就要開始留意。
（左圖：Claude Code 桌面版；右圖：Codex 桌面版）
在一些工具裡，你會看到 Low、Medium、High、Extra、Max 這類思考強度選項。
白話講，就是它的聰明程度，要記住，越高（越聰明）不一定越好！
如果你只是叫它幫你整理檔名、改幾個標點、寫一封簡單回信，開到 Max 反而浪費。它會想更久，消耗更多額度，你也不一定得到更好的結果。
如果你要它幫你設計一套系統、審查一個複雜方案、找出程式錯誤，才比較需要更高的思考強度。
我自己的簡單判斷是：
| 任務類型 | 建議模型 |
| 簡單整理、改寫、摘要 | Medium 或 High 就夠 |
| 寫完整文章、規劃工作流 | High 起跳 |
| 複雜開發、除錯、架構設計 | Extra 或 Max |
| Computer Use 操作畫面 | 不要開太高，因為非常耗額度 |
如果你只想記一套做法，我會推薦這個流程：
開始一個任務
│
├─ 第 1 個對話：只做規劃
│ ├─ 討論目標
│ ├─ 釐清限制
│ ├─ 比較方案
│ └─ 產出一份明確計畫文件
│
├─ 第 2 個對話：只做執行
│ ├─ 讀取計畫文件
│ ├─ 照步驟執行
│ └─ 回報結果與風險
│
└─ 如果任務很大
├─ Context 到 80% 前手動 Compact
└─ 或拆成下一個新對話使用 AI 最怕的是「一邊想、一邊做，然後一邊遺忘」。你把規劃和執行拆開，它的工作就會單純很多。
我在影片中示範 AI 剪輯流程時，會先產出 video spec，再開一個新對話執行。
「先整理工作流，再讓 AI 動手」的思路，也和我在 AI 怎麼幫你動手做事那篇裡講的工具權限選擇有關。
我會用幾個訊號判斷：
很多人捨不得開新對話，是因為怕 AI 忘記前面聊過的東西，但剛好相反。
你應該把重要內容整理成文檔，不是依賴對話歷史。
對話是暫時的，文件才能跨平台協作。
如果一個決策很重要，就請 AI 寫成計畫文件、規格文件、檢查清單。
這樣下一個對話讀文件就好，不需要讀整段聊天歷史，也不會耗費更多 token。
Context Window、Token、Compact 聽起來有點技術，你可以先不用想太複雜，當成整理桌面就好。
你的桌面越乾淨，助理越容易工作；你的需求越清楚，AI 越不需要猜；你的任務切得越乾淨，就不會經常把不同事情混在一起。
養成下面這些習慣與 AI 溝通，你會發現 AI 變得聰明了，也更省額度！
| 習慣 | 為什麼重要？ |
| 任務一開始講清楚背景和目的 | AI 才知道產出要拿去做什麼 |
| 知道檔案在哪就給完整路徑 | 不要浪費 Token 讓 AI 到處找 |
| 規劃和執行分開對話 | 減少雜訊，提高執行穩定度 |
| Context 約 80% 就手動 Compact | 不要等爆掉才被迫壓縮 |
| 重要結論寫成文件 | 不要把長期知識藏在對話歷史裡 |
如果你想看實際操作，我在這支影片裡有直接示範 Claude Code 和 Codex 的額度位置、Compact 介面，以及怎麼把規劃對話轉成執行對話（16:10 開始）：
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